Uměním je vytáhnout z velkého množství informací právě tu klíčovou, která vám pomůže se správně rozhodnout
Narůstá počet analyzovaných dat, zvětšuje se důraz na kontext a pozornosti se kromě klientů dostává také zaměstnancům. Takové jsou hlavní trendy v současné datové analytice. „Stále jde ale o chování člověka a faktory, které ho ovlivňují,“ popisuje základní směr partner v oddělení Management Consulting společnosti KPMG Česká republika David Slánský.
* V poslední době je možné o datové analýze slyšet stále častěji. Kde všude najde využití?
Pole, kde se využívají datové analýzy, je velmi široké. Významnou oblastí je pochopení lidského chování a faktorů, které ho ovlivňují. Příkladem je klientské chování – data pomáhají pochopit, co dělá klienta spokojeným. Společnosti si uvědomily, že dnes už není možný přístup: mám produkt a bezmyšlenkovitě se ho snažím lidem vnutit. Chtějí naopak nabídnout zákazníkovi to, co opravdu chce, respektive potřebuje. Posun je možné vidět například v bankách. Pochopením investičního profilu, možností a preferencí klienta mu mohou nabídnout takovou investici, která ho bude opravdu zajímat. Osobně si myslím, že z toho klienti mohou jen profitovat. V posledních dvou letech se ale firmy zaměřují stále více také na své zaměstnance. Uvědomují si, že spokojenost zákazníka vytvářejí kvalitní a motivovaní zaměstnanci. Datová analytika se tak posouvá od klientů směrem k zaměstnancům. Stále jde ale o chování člověka a faktory, které ho ovlivňují.
* Na co kladete důraz při práci s daty vy?
Primárně se snažíme pomoci koncovým zákazníkům činit kvalifikovaná byznys rozhodnutí. K dispozici je opravdu velké množství informací a my z nich za pomoci technologií vybereme ty důležité. Navíc je dáme koncovému uživateli ve srozumitelné formě a ve stavu, který ho nezahltí. Uměním je vytáhnout z velkého množství informací právě tu klíčovou, díky které se bude moci správně rozhodnout. O tom je naše datová analytika.
* Odkud čerpáte data, se kterými pracujete?
V podstatě odevšad. Věříme kombinaci interních a externích dat. Mezi interní patří například data o tom, s jakými systémy a jak zaměstnanec pracoval, interakce s klienty a podobně. Při naší analýze jsou ale důležitá i externí data neboli svět, který firma nevidí a který vytváří kontext chování daného člověka. Lidé jsou ovlivněni například tím, kde bydlí nebo v jakém odvětví pracují.
* Jak úspěšná je vaše predikce?
Datová věda se posouvá díky technologiím k větší přesnosti. To, co jsme analyzovali před pěti lety na úrovni desítek vstupních parametrů, děláme dnes na úrovni mnoha tisíc parametrů. Dosahujeme osmdesátiprocentní až devadesátiprocentní úspěšnosti s menší než pětiprocentní nepřesností. Snažíme se predikovat dostatečně dopředu, aby firma měla možnost reagovat. Věříme tedy v minimálně tříměsíční predikční okno, obvykle pracujeme s predikční dobou tři až dvanáct měsíců. Důležité pro nás není na základě dat pouze říct například, kdo odejde, ale také proč a co by se dalo udělat pro to, aby zůstal.
* Kdo využívá vašich služeb? Jsou to pouze velké firmy a instituce?
Pro zkoumání chování potřebujete minimální kritickou masu. Pokud řídíte firmu o třiceti lidech, nepotřebujete analytiku, protože byste je měl osobně znát. Zaměřujeme se tak na firmy, které pracují s vyššími stovkami ať už klientů, nebo zaměstnanců. Nabízíme jim, že si nemusejí budovat vlastní analytické týmy, jako to dělají například velké banky nebo pojišťovny, ale mohou využít naši službu Always-on Engine, která funguje na principu předplatného a která zajistí jak sběr dat a analytiku, tak její uplatnění v každodenním běhu firmy.
* Jaké jsou aktuální trendy v datové analytice?
Určitě je to zpracování dat, která nikdy předtím využita nebyla. Nerad používám termín velká data, protože často zaznívá a nikdo přesně neví, co to je. Mohou to ale být typy dat, které se běžně nezpracovávaly, jako logy informačních systémů, obrázky, zvuk nebo nestrukturovaný text. Pomáhají nám přesněji pochopit, jaké důvody vedou k určitému lidskému chování. V posledních letech jsem zaznamenal intenzivnější důraz právě na kontext a ten bude podle mě ještě růst. Dalším důležitým trendem je zjednodušení koncové informace, která se předává zákazníkovi. Existují tak role jako data artist, který má za úkol vizualizovat výstup tak, aby byl co nejlépe pochopitelný. Co se týče technologií, ty dnes umožňují zpracovat prakticky libovolné množství a formu dat. l
O autorovi| Markéta Žižková • zizkova@mf.cz
